CN110906929A - 一种卫星异常数据识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种卫星异常数据识别方法及装置。所述方法包括获取惯导系统解算出的速度和位置，以及获取卫星定位系统输出的速度和位置；根据惯导系统解算出的速度和位置以及卫星定位系统输出速度和位置得到量测变量；根据量测变量预测新息数据，并由新息数据流计算均值和标准差，然后计算Grubbs检验统计量；根据设定的检出水平对检验统计量进行约束；若经检出水平约束后的检验统计量为异常值则剔除卫星定位系统数据，否则输入卡尔曼滤波器进行滤波估计。本申请可实现实时在线检测，具有简捷的递推关系，计算量小不会造成系统的额外负担；基于历史统计数据，具有一定弹性，能克服异常数据的不利影响，也使判别系统在异常数据的影响下快速恢复，避免死锁，提高卡尔曼滤波估计的可靠性。

Description

一种卫星异常数据识别方法及装置
技术领域
本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种卫星异常数据识别方法及装置。
背景技术
现有的工程上卫星异常数据判定方法基本采用测量范围判定，结合卫星的定位信息，如定位标志、DOP值等做层层状态判断。如《箭载GPS异常数据检测与剔除》，针对箭载GPS原始测量数据的不同特性，结合时间序列差分及门限检测等算法，给出了测量数据的状态位检测、时标错位检测、CodeTime检测和多普勒频率检测等异常数据检测与剔除算法；或者根据观测值的统计特性，通过计算标准差等来设置阈值对野值进行判断和剔除，通过某种信息处理和特征提取方法；或者采用自适应滤波算法和其它滤波算法相结合的算法，例如《结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法》结合了自适应滤波和神经网络，提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案。
对GNSS(全球导航卫星系统定位)接收机输出信息进行层层判别的方法是现行进行GNSS异常数据判别中较为常见的方法，但由于市场上的GNSS接收机型号众多，本身的状态信息输出难以统一和严格准确，且判断过程纷繁复杂，容易导致误判；计算标准差来设置阈值也需要设计者掌握一些先验信息，取得足够的经验才能确保所设计的阈值可靠安全；采用自适应滤波和其它滤波算法相结合的方法虽然适应性较强，但是算法繁杂，造成了系统的额外负担。
发明内容
本申请提供了一种卫星异常数据的识别方法，包括：
获取惯导系统解算出的速度和位置，以及获取卫星定位系统输出的速度和位置；
根据惯导系统解算出的速度和位置以及卫星定位系统输出速度和位置得到量测变量；
根据量测变量预测新息数据，并由预测出的新息数据流计算均值和标准差，然后根据均值和标准差计算Grubbs检验统计量；
设定检出水平，根据检出水平对Grubbs检验统计量进行约束；
判断经检出水平约束后的Grubbs检验统计量是否为异常值，如果是，则剔除该异常值，否则输入卡尔曼滤波器进行卡尔曼滤波估计。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中将惯导系统解算出的速度和位置，与卫星定位系统输出的速度和位置作差值，将差值作为量测变量。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中通过以下公式预测新息数据：
Figure BDA0002314712210000021
其中，k代表当前滤波周期，k-1代表上一滤波周期，ak代表预测的新息数据，Zk代表当前滤波周期的系统观测矢量，Hk代表当前滤波周期的系统观测矩阵，
Figure BDA0002314712210000022
代表上一周期对本周期的一步预测均值。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中发射惯性坐标系下惯导系统/卫星定位系统的松组合导航系统的观测方程为
Figure BDA0002314712210000023
其中，Z为系统观测矢量；H为系统观测矩阵；v为系统观测噪声阵；Zv为发射惯性坐标系下速度观测方程，Zp为发射惯性坐标系下位置观测方程。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中Zv为发射惯性坐标系下速度观测方程：
Figure BDA0002314712210000024
其中，
Figure BDA0002314712210000025
即Hv为三行十五列的矩阵，其中前三列为0，接下来三列为对角矩阵，后九列为0；vv＝[δVgx δVgy δVgz]T为GNSS接收机速度测量误差。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中Zp为发射惯性坐标系下位置观测方程：
Figure BDA0002314712210000026
其中，
Figure BDA0002314712210000027
即Hp为三行十五列的矩阵，其中前六列为0，接下来三列为对角矩阵，后六列为0；vp＝[δXg δYg δZg]T为GNSS接收机速度测量误差。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中通过对每个滤波周期的新息计算，可得到若干新息数据流为a1,a2…ak，取最新测量的n组新息数据ak-n+1,ak-n+2…ak，其均值(或中位值)为
Figure BDA0002314712210000031
其标准差为σ，计算Grubbs检验统计量
Figure BDA0002314712210000032
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中根据GNSS的滚转角速度和加加速度的适应范围和要求设定检出水平α，然后使用检出水平α对Grubbs检验统计量进行约束。
如上所述的卫星异常数据的识别方法，其中通过查询格拉布斯临界系统表，判断经检出水平约束后的Grubbs检验统计量是否超过格拉布斯临界值，如果是，则该Grubbs检验统计量为异常值，否则该Grubbs检验统计量为正常值。
本申请还提供一种卫星异常数据识别装置，所述装置执行上述卫星异常数据的识别方法。
本申请实现的有益效果如下：
(1)结合卡尔曼滤波观测值中所包含的信息，可实现实时在线检测，具有简捷的递推关系，计算量小不会造成系统的额外负担；
(2)具有良好的容错能力，该异常识别算法基于历史统计数据，具有一定弹性，不仅能使滤波器克服异常数据的不利影响，也使判别系统在异常数据的影响下快速恢复，避免死锁，提高卡尔曼滤波估计的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种卫星异常数据的识别方法流程图；
图2为模拟弹道GNSS速度曲线；
图3为GNSS速度放大图；
图4为正确识别异常数据的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种卫星异常数据的识别装置示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本申请实施例一提供一种卫星异常数据的识别方法，如图1所示，包括：
步骤110、获取惯导系统解算出的速度和位置，以及获取卫星定位系统输出的速度和位置；
本申请提供的卫星异常数据识别方法适用于组合导航结算中，组合导航包括惯导系统(SINS，即惯性导航系统，是一种不依赖外部信息也不向外部辐射能量的自主式导航系统)和卫星定位系统(GNSS，即全球导航卫星定位系统，是一种能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的三维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统)；
本申请中，惯导系统解算出的速度
Figure BDA0002314712210000041
位置为
Figure BDA0002314712210000042
卫星定位系统输出的速度
Figure BDA0002314712210000043
位置为
Figure BDA0002314712210000044
步骤120、根据惯导系统解算出的速度和位置以及卫星定位系统输出速度和位置得到量测变量；
具体地，将惯导系统解算出的速度和位置，与卫星定位系统输出的速度和位置作差值，将差值作为量测变量，然后对此次的量测变量进行步骤130-150的评估操作，验证本次量测变量是否为异常值，以此减少卫星定位的误判率；
其中，发射惯性坐标系下惯导系统/卫星定位系统的松组合导航系统的观测方程由速度观测方程、位置观测方程组成：
发射惯性坐标系下速度观测方程如下：
Figure BDA0002314712210000045
其中，
Figure BDA0002314712210000046
即Hv为三行十五列的矩阵，其中前三列为0，接下来三列为对角矩阵，后九列为0；vv＝[δVgx δVgy δVgz]T为GNSS接收机速度测量误差；
发射惯性坐标系下位置观测方程如下：
Figure BDA0002314712210000051
其中，
Figure BDA0002314712210000052
即Hp为三行十五列的矩阵，其中前六列为0，接下来三列为对角矩阵，后六列为0；vp＝[δXg δYg δZg]T为GNSS接收机速度测量误差；
由此可得发射惯性坐标系下惯导系统/卫星定位系统的松组合导航系统的观测方程如下：
Figure BDA0002314712210000053
其中，Z为系统观测矢量；H为系统观测矩阵；v为系统观测噪声阵。
步骤130、根据量测变量预测新息数据，新息数据为均方误差计算；
具体地，通过以下公式预测新息数据：
Figure BDA0002314712210000054
其中，k代表当前滤波周期，k-1代表上一滤波周期，ak代表预测的新息数据，Zk代表当前滤波周期的系统观测矢量，Hk代表当前滤波周期的系统观测矩阵，
Figure BDA0002314712210000055
代表上一周期对本周期的一步预测均值。
需要说明的是，步骤110和步骤120为惯导系统/卫星定位系统组合导航计算中的基本步骤，无需占用额外计算量。
步骤140、根据预测出的新息数据流计算均值和标准差，然后根据均值和标准差计算Grubbs检验统计量；
通过对每个滤波周期的新息计算，可得到若干新息数据流为a1,a2…ak，取最新测量的n组新息数据ak-n+1,ak-n+2…ak，其均值(或中位值)为
Figure BDA0002314712210000056
其标准差为σ，计算Grubbs(格拉布斯检验法，是一种统计检验方法)检验统计量
Figure BDA0002314712210000057
步骤150、设定检出水平，根据检出水平对Grubbs检验统计量进行约束；
具体地，根据GNSS的滚转角速度和加加速度的适应范围和要求设定检出水平α，优选地，由于越接近滚转角速度和加加速度边界则表示要求越严格，所以将检出水平α设定的小一些；然后使用检出水平α对Grubbs检验统计量进行约束。
步骤160、查询格拉布斯临界系统表，判断经检出水平约束后的Grubbs检验统计量是否超过格拉布斯临界值，如果是，则确定该测量值为异常值，剔除该异常值，否则将该测量值作为正常数据输入卡尔曼滤波器进行卡尔曼滤波估计；
其中，格拉布斯临界系统表如下表所示：
Figure BDA0002314712210000061
表1
具体地，通过查询格拉布斯临界系统表可以确定Grubbs检验统计量是否为异常值，如果检验出该统计量为异常值，则剔除该异常GNSS数据，防止异常数据进入卡尔曼滤波器量测更新过程，防止滤波器发散。
例如，图2为模拟弹道GNSS速度曲线，图3为GNSS速度放大图。从图上可知，速度Vy方向在500、1000、1500、2000数据点上存在异常值，正常GNSS速度误差在0.1m/s(即一倍的检出水平σ)，而图2中的异常值偏离正常值约为1.2m/s，所以为了防止异常数据进入卡尔曼滤波器会出现滤波器发散的问题，通过本申请可成功实现异常值判别，由此剔除异常值在很大程度上减小误判率。图4为正确识别异常数据的示意图，从图中可以看出位于点数500、1000、1500、2000的GNSS速度异常值都被剔除出来，实现了异常值100％判别；对无异常值的数据判别出现了一次误判，误判率低于0.5‰，在卫星数据的异常判别中，对正常数据仅一次误判只会使滤波少一次量测更新过程，基本不影响整体的滤波效果，其影响可忽略。
此外，本申请还提供一种卫星异常数据识别装置，如图5所示，所述装置包括IMU(惯性测量)模块、导航解算模块、卫星定位模块、新息计算模块、检出水平计算模块、卡尔曼滤波模块和格拉布斯判别模块；所述装置执行上述卫星异常数据的识别方法。
以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种卫星异常数据的识别方法，其特征在于：
获取惯导系统解算出的速度和位置，以及获取卫星定位系统输出的速度和位置；
根据惯导系统解算出的速度和位置以及卫星定位系统输出速度和位置得到量测变量；
根据量测变量预测新息数据，并由预测出的新息数据流计算均值和标准差，然后根据均值和标准差计算Grubbs检验统计量；
设定检出水平，根据检出水平对Grubbs检验统计量进行约束；
判断经检出水平约束后的Grubbs检验统计量是否为异常值，如果是，判定卫星定位系统数据为异常值，进行剔除，否则输入卡尔曼滤波器进行卡尔曼滤波估计。
2.如权利要求1所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，将惯导系统解算出的速度和位置，与卫星定位系统输出的速度和位置作差值，将差值作为量测变量。
3.如权利要求1所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，通过以下公式预测新息数据：
Figure FDA0002314712200000011
其中，k代表当前滤波周期，k-1代表上一滤波周期，ak代表预测的新息数据，Zk代表当前滤波周期的系统观测矢量，Hk代表当前滤波周期的系统观测矩阵，
Figure FDA0002314712200000012
代表上一周期对本周期的一步预测均值。
4.如权利要求3所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，发射惯性坐标系下惯导系统/卫星定位系统的松组合导航系统的观测方程为
Figure FDA0002314712200000013
其中，Z为系统观测矢量；H为系统观测矩阵；v为系统观测噪声阵；Zv为发射惯性坐标系下速度观测方程，Zp为发射惯性坐标系下位置观测方程。
5.如权利要求4所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，Zv为发射惯性坐标系下速度观测方程：
Figure FDA0002314712200000014
其中，Hv＝[03×3 diag[1 1 1]03×9]3×15，即Hv为三行十五列的矩阵，其中前三列为0，接下来三列为对角矩阵，后九列为0；vv＝[δVgx δVgy δVgz]T为GNSS接收机速度测量误差。
6.如权利要求4所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，Zp为发射惯性坐标系下位置观测方程：
Figure FDA0002314712200000021
其中，Hp＝[03×6 diag[1 1 1]03×6]3×15，即Hp为三行十五列的矩阵，其中前六列为0，接下来三列为对角矩阵，后六列为0；vp＝[δXg δYg δZg]T为GNSS接收机速度测量误差。
7.如权利要求1所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，通过对每个滤波周期的新息计算，可得到若干新息数据流为a1,a2…ak，取最新测量的n组新息数据ak-n+1,ak-n+2…ak，其均值(或中位值)为
Figure FDA0002314712200000022
其标准差为σ，计算Grubbs检验统计量
Figure FDA0002314712200000023
8.如权利要求1所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，根据GNSS的滚转角速度和加加速度的适应范围和要求设定检出水平α，然后使用检出水平α对Grubbs检验统计量进行约束。
9.如权利要求1所述的卫星异常数据的识别方法，其特征在于，通过查询格拉布斯临界系统表，判断经检出水平约束后的Grubbs检验统计量是否超过格拉布斯临界值，如果是，则该Grubbs检验统计量为异常值，否则该Grubbs检验统计量为正常值。
10.一种卫星异常数据识别装置，其特征在于，所述装置执行权利要求1-9任意一项所述的卫星异常数据的识别方法。
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